一般而言,基于LLM的智能体框架包括以下核心组件: 用户请求 - 用户的问题或请求 智能体/大脑 - 充当协调者的智能体核心 规划 - 协助智能体规划未来的行动 记忆 - 管理智能体的过往行为 比如使用 autogen框架 可以引导大模型使用外部工具(代码解释器),将数学问题分为一个个小问题并用代码计算结果来 解决数学问题 。
一般而言,基于LLM的智能体框架包括以下核心组件: 用户请求 - 用户的问题或请求 智能体/大脑 - 充当协调者的智能体核心 规划 - 协助智能体规划未来的行动 记忆 - 管理智能体的过往行为 比如使用 autogen框架 可以引导大模型使用外部工具(代码解释器),将数学问题分为一个个小问题并用代码计算结果来 解决数学问题 。
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